“네이버도 슈퍼컴퓨팅 규모 GPU 클러스터를 도입해 GPT-3와 같은 대규모 AI 개발에 나서겠다.”
“현재 네이버 매출 약 25%를 R&D에 투자하고 있는데 그 중심에 AI가 있다.”
네이버가 GPT3와 같은 대규모 일반 인공지능 모델 개발 의사를 밝혔다. 다양한 서비스에 AI를 적용하는 것을 넘어 AI 기술 자체 개발에 대해서도 주력하겠다는 입장이다.
하정우 네이버 AI 연구소장은 19일 ‘제8회 2020 서울아산병원 의공학연구소 심포지엄’에서 네이버 AI 연구 현황과 향후 방향에 대해 발표했다.
그는 “애플리케이션 연구 이외에 기반 기술 연구가 특히 중요하다”며 네이버 자체 AI 기술 개발 중요성을 강조했다. 자체 AI 기술 개발과 GPT-3 규모 AI 구축과 같은 중장기 사업을 진행하기 위한 필수조건으로는 인력을 언급했다.
하 소장은 “최근 클로버 내에 속해 있던 선행연구팀을 전사 규모로 확대해 AI 중장기 선행연구를 런칭하도록 했다”며 “연구를 위해서는 사람이 중요하다. 교수부터 인턴, 정규 풀타임 리서처까지 많이 보내달라”고 전했다.
네이버가 최종 목표로 하는 GPT-3에 대해서는 “금년 AI 이슈 중 가장 눈여겨보고 있다. 굉장히 오랜 학습이 필요하기에 막강한 컴퓨팅 리소스와 데이터가 필요하다. 대규모 글로벌 기업 중심으로 AI 연구가 이뤄지는 이유”라고 말했다.
그러면서 “네이버는 검색으로 출발해 동영상, 페이, 밴드, 웹툰, 클로바, 메신저 등 실생활에서 필요한 서비스 전반을 제공하고 있다. 하지만 네이버가 경쟁력을 키우고 지속가능한 발전을 이루기 위해서는 인공지능이 답이다. AI 연구를 위해서는 국경 없는 환경과 글로벌 경쟁력이 중요하다”고 강조했다.
네이버가 최근 AI 연구에 주력하고 있는 증거로 그는 AI 논문 발표 근황을 제시했다. 소위 탑티어 컨퍼런스에 발표한 네이버 AI 논문 수는 금년에만 (9월 기준) 43편에 이른다. 2017년 5편, 2018년 15편, 2019년 26편이었던 것을 감안하면 가파른 증가세다.
하정우 연구소장은 “탑티어 컨퍼런스 논문 발표 숫자가 (AI 연구에 대한) 네이버 성장 모습을 보여준다. 특히 2019년에는 반 이상, 금년에는 40% 정도 논문을 인턴십 참여 인턴들과 함께했다. 인터스피치에서도 10개 논문을 발표한 바 있으며 연세대와의 협력 연구로 최고 학생상도 수상했다”고 밝혔다.
자체 개발한 대표적인 AI 기술로는 프로젝션 기반 옵티마이저 아담P(AdamP)와 SGDP, 초경량화 이미지 인식 백본 렉스넷(ReXNet), 이미지 생성 신경망 스타겐(StarGAN), 얼굴인식기술 페이스사인(FaceSign), 영수증 사진을 인식해 정보를 분석하는 리얼월드OCR(Real-world OCR)을 소개했다.
옵티마이저는 이미지, 오디오, 발음 등을 분류한다. 렉스넷은 OCR, 상품검색, 포즈추정, 얼굴인식 등 모든 이미지 인식에 적용 가능하며, 작고 빠르고 정확하다. 스타겐은 연구에서 끝나지 않고 스노우 얼굴 변형 서비스에도 적용했다.
이외 활용 사례에 대해 하 소장은 “페이스사인은 일본에서 연 네이버 컨퍼런스 데모데이에서 적용해 참석자들이 줄을 서서 대기하는 시간을 유의미하게 줄였다. 카페테리아에서는 얼굴인식 결제 시스템을 사용했다.
리얼월드OCR 기술은 특히 중요한 정보를 담은 병원 영수증을 인식하는데 사용할 수 있다. 현재 관련 B2B 사업을 진행 중이다”고 말했다.
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